关键词：
前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题，岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。
岭回归
> #########正则化方法消除共线性 > ###岭回归 > ###glmnet只能处理矩阵 > library(glmnet) > library(mice) > creditcard_exp<-creditcard_exp[complete.cases(creditcard_exp),] > x<-as.matrix(creditcard_exp[,c(6,7,10,11)]) > y<-as.matrix(creditcard_exp[,3]) > #看一下岭脊图 > r1<-glmnet(x=x,y=y,family = "gaussian",alpha = 0)#alpha = 0表示岭回归,x,y不能有缺失值 > plot(r1,xvar="lambda")
> r1cv<-cv.glmnet(x=x,y=y,family="gaussian",alpha=0,nfolds = 10)#用交叉验证得到lambda > plot(r1cv)
> rimin<-glmnet(x=x,y=y,family = "gaussian",alpha = 0,lambda = r1cv$lambda.min)#取误差平方和最小时的λ > coef(rimin) 5 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix" s0 (Intercept) 106.5467017 Age 0.9156047 Income 19.6903291 dist_home_val 1.7357213 dist_avg_income 71.5765458
我们可以看到这次模型的收入和支出是正相关了。
lasso算法
#####Lasson算法：有变量筛选功效 r1l<-cv.glmnet(x=x,y=y,family="gaussian",alpha=1,nfolds = 10) plot(r1l)
> r1l1<-glmnet(x=x,y=y,family = "gaussian",alpha = 1,lambda = r1l$lambda.min)#取λ最小值看建模情况 > coef(r1l1) 5 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix" s0 (Intercept) -27.169039 Age 1.314711 Income -160.195837 dist_home_val 1.538823 dist_avg_income 255.395751
看模型数据，我们得知并没有解决income为负相关的情况，而且并没有筛选变量，那么我们尝试取lambda.1se*0.5的值
> r1l2<-glmnet(x=x,y=y,family = "gaussian",alpha = 1,lambda = r1l$lambda.1se*0.5)#0.5倍标准误差的λ > coef(r1l2) 5 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix" s0 (Intercept) 267.0510318 Age . Income . dist_home_val 0.6249539 dist_avg_income 83.6952253
看结果，可知把一些变量删去了，消除共线性的问题，接下来我们看看lambda.1se的值
1 > r1l3<-glmnet(x=x,y=y,alpha = 1,family = "gaussian",lambda = r1l$lambda.1se) 2 > coef(r1l3) 3 5 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix" 4 s0 5 (Intercept) 432.00684 6 Age . 7 Income . 8 dist_home_val . 9 dist_avg_income 68.90894
这次结果只留了一个变量，由此可知当lambda越大，变量保留的越少，一般我们在误差最小和一倍标准差内选择合适的λ。
岭回归与lasso回归算法(代码片段)
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拓端tecdat|r语言bootstrap的岭回归和自适应lasso回归可视化(代码片段)
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22921原文出处：拓端数据部落公众号拟合岭回归和LASSO回归，解释系数，并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化。 #加载CBI数据 #子集所需的变量（又称，列） CBI_sub<-CBI #... 查看详情
用python实现岭回归算法与lasso回归算法并处理iris数据集(代码片段)
在介绍岭回归算法与Lasso回归算法之前，先要回顾一下线性回归算法。根据线性回归模型的参数估计公式可知可知，得到的前提是矩阵可逆。换句话说就是样本各个特征（自变量）之间线性无关。然而在实际问题中，常常会出现... 查看详情
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1最熟悉的陌生人：多重共线性逆矩阵存在的充分必要条件 行列式不为0的充分必要条件 矩阵满秩的充分必要条件 查看详情
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机器学习sklearn（78）：算法实例（三十五）回归线性回归大家族多重共线性：岭回归与lassolasso(代码片段)
3Lasso3.1Lasso与多重共线性 3.2Lasso的核心作用：特征选择 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportRidge,LinearRegression,Lassofromsklearn.model_selecti 查看详情
弹性网惩罚项的可视化分析（r语言）(代码片段)
...0引言在博客《变量选择——lasso、SCAD、MCP的实现（R语言》中介绍了R语言做变量选择常用的函数和包，其中msaenet和glmnet是做的弹性网，弹性网是岭回归和lasso类惩罚的回归。下面以二维为例，介绍岭回归、lasso、... 查看详情
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岭回归与lasso回归
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线性回归scikit-learnlinearregression最小二乘法梯度下降sdg多项式回归学习曲线岭回归lasso回归(代码片段)
github:https://github.com/gaowanlu/MachineLearning-DeepLearning线性回归scikit-learn关键词：LinearRegression、最小二乘法、梯度下降、SDG、多项式回归、学习曲线、岭回归、Lasso回归LinearRegression#使用scikit-learn中的线性回归模型fromoperatorimpor 查看详情
机器学习岭回归和lasso回归详解以及相关计算实例-加利福尼亚的房价数据集红酒数据集(代码片段)
一,岭回归和LASSO回归1.1多重共线性处理多重共线性最直接的方法是手动移除共线性的变量：即先对数据进行相关分析，若两个特征的相关系数大于某特定值（一般为0.7），则手动移除其中一个特征，再继续做回归分析。这种做法... 查看详情
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岭回归和lasso回归（转）
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